# 绘制“霍兰德人格分析雷达图”
import numpy as np  # 专业的多维数据表示
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib  # 通用雷达图绘制
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'  # 为了正确显示中文字体，将字体更改为黑体‘SimHei’
radar_labels = np.array(['研究型(I)', '艺术型(A)', '社会型(S)', \
                         '企业型(E)', '常规型(C)', '现实型(R)'])  # 雷达标签
data = np.array([[0.40, 0.32, 0.35, 0.30, 0.30, 0.88],
                 [0.85, 0.35, 0.30, 0.40, 0.40, 0.30],
                 [0.43, 0.89, 0.30, 0.28, 0.22, 0.30],
                 [0.30, 0.25, 0.48, 0.85, 0.45, 0.40],
                 [0.20, 0.38, 0.87, 0.45, 0.32, 0.28],
                 [0.34, 0.31, 0.38, 0.40, 0.92, 0.28]])  # 数据值
data_labels = ('艺术家', '实验员', '工程师', '推销员', '社会工作者', '记事员')
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, 6, endpoint=False)  # 将360度平均分为n个部分（有endpoint=False分为6个部分，反之5个部分）
plt.figure(facecolor="white")  # 绘制全局绘图区域
plt.subplot(111, polar=True)  # 绘制一个1行1列极坐标系子图，当前位置为1
plt.plot(angles, data, 'o-', linewidth=1, alpha=0.2)  # 连线，画出不规则六边形
plt.fill(angles, data, alpha=0.25)  # 填充，alpha是透明度（自己的实践理解）
plt.thetagrids(angles * 180 / np.pi, radar_labels)  # 放置属性（radar_labels）
plt.figtext(0.52, 0.95, '霍兰德人格分析', ha='center', size=20)  # 放置标题 ，ha是horizontalalignment（水平对齐方式）的缩写
legend = plt.legend(data_labels, loc=(0.94, 0.80), labelspacing=0.1)  # 放置图注（右上角）
plt.setp(legend.get_texts(), fontsize='large')
plt.grid(True)  # 打开坐标网格
plt.savefig('holland_radar.jpg')  # 保存图片
plt.show()  # 显示